package com.atguigu.flink.chapter05.transform;

import com.atguigu.flink.bean.WaterSensor;
import com.atguigu.flink.chapter05.function.WaterSensorMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/*
聚合算子:
1.必须先 keyBy, 再聚合
2.
    sum(position)  元组聚合
    sum(field) pojo 类型的某个属性进行聚会
3. 非分组和聚和字段, 取的是第一个值

----
sum
max min
maxBy minBy
    随着最大或最小取其他值

    true: 当出现相同最大或最小的时候,是否取第一个

reduce
  1. 输出类型和输入类型保持一致
  2. 当某个 key 的第一个元素来的时候,不会触发聚和逻辑, 直接输出结果

-------
select
    id,
    sum(vc)
from t
group by id;
 */
public class ReduceDemo3 {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port",2000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(1);
        //不同sensor的水位和

        env.readTextFile("C:\\IDEA\\code\\LearnDemo\\flink\\input\\sensor.txt")
                .map(new WaterSensorMapFunction())
                .keyBy(WaterSensor::getId)   //方法引用
                .reduce(new ReduceFunction<WaterSensor>() {
                    //参数1 ：上次聚合的结果
                    //参数2 ： 本次要聚合的元素
                    //返回值 ： 本次聚合的结果
                    //每个key的第一条数据来的时候，不会触发聚合逻辑，直接得出结果
                    @Override
                    public WaterSensor reduce(WaterSensor value1, WaterSensor value2) throws Exception {
                        value1.setTs(value1.getTs() + value2.getTs());
                        value1.setVc(value1.getVc() + value2.getVc());
                        return value1;
                    }
                })
                .print();
        try {
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

//public class ReduceDemo3 {
//    public static void main(String[] args) {
//        Configuration conf = new Configuration();
//        conf.setInteger("rest.port",2000);
//        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
//        env.setParallelism(1);
//        //不同的sensor的和不同
//        env.readTextFile("C:\\IDEA\\code\\LearnDemo\\flink\\input\\sensor.txt")
//                .map(new WaterSensorMapFunction())
//                //.keyBy(ws -> ws.getId())
//                .keyBy(WaterSensor::getId)
//                .reduce(new ReduceFunction<WaterSensor>() {
//                    //参数1 ： 上次聚合的结果
//                    //参数2 ： 本次要聚合的元素
//                    //返回值 ： 本次聚合的结果
//                    //每个key的第一条数据来的时候，不会触发聚合逻辑，直接得出结果
//                    @Override
//                    public WaterSensor reduce(WaterSensor value1, WaterSensor value2) throws Exception {
//                        value1.setTs(value1.getTs() + value2.getTs());
//                        value1.setVc(value1.getVc() + value2.getVc());
//                        return value1;
//                    }
//                })
//                .print();
//        try {
//            env.execute();
//        } catch (Exception e) {
//            e.printStackTrace();
//        }
//    }
//}